SageMaker AI ahora admite el refinamiento sin servidor para los modelos NVIDIA Nemotron
Amazon SageMaker AI ahora admite la personalización de modelos sin servidor para el modelo NVIDIA Nemotron 3 Nano mediante el refinamiento supervisado (supervised fine-tuning, SFT) y el refinamiento de refuerzo (reinforcement fine-tuning, RFT). Este es un modelo de pesos abiertos popular de NVIDIA con un total de 30B de parámetros. Además de implementar este modelo en SageMaker AI, ahora puede adaptarlo a sus dominios y flujos de trabajo específicos.
La personalización de modelos le permite adaptar los modelos fundacionales con sus datos patentados, ya sea para mejorar la precisión en las tareas específicas del dominio, alinear los resultados con el tono de su organización o mejorar el rendimiento en nuevas tareas utilizando sus datos etiquetados. Con la personalización sin servidor, SageMaker AI gestiona todo el aprovisionamiento de la infraestructura y la orquestación del entrenamiento, de modo que puede centrarse en los datos y la evaluación en lugar de en la administración de clústeres, y pagar solo por lo que utiliza.
La personalización del modelo sin servidor para NVIDIA Nemotron 3 Nano en SageMaker AI está disponible en las regiones este de EE. UU. (norte de Virginia), oeste de EE. UU. (Oregón), Asia-Pacífico (Tokio) y Europa (Irlanda). Para empezar, vaya a la página Modelos de Amazon SageMaker Studio a fin de iniciar un trabajo de personalización o utilice el SDK de Python de SageMaker para acceder mediante programación. Para obtener más información, consulte la documentación de personalización del modelo de Amazon SageMaker AI.